GEE必须会教程——基于Landsat影像构建NDVI时间序列

很久很久以前,小编写了一篇基于MODIS影像构建归一化植被指数的文章,不知道大家还有没有印象,有一段时间没有更新时间序列分析相关的文章了。

今天,我们来看看基于Lansat影像,我们来看看在GEE上如何构建NDVI的时间序列。今天写起来有点手痛,小编就只能水一篇代码了。

//导入研究区域
var roi = ee.FeatureCollection('users/hesuixinya511/Province')
                            .filterMetadata("NAME","equals","重庆");
Map.centerObject(roi,6);
Map.addLayer(roi,{"color":"red"},"重庆");
//还原缩放
function applyScaleFactors(image) {
  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
  var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0);
  return image.addBands(opticalBands, null, true)
              .addBands(thermalBands, 
在 Google Earth Engine(GEE)中处理 Landsat 影像生成 NDVI 时间序列,可按以下操作进行: 1. **定义研究区域和时间范围**:以北京市为例,定义研究区域为以北京市中心坐标 `[116.3975, 39.9087]` 为中心、半径为 10 公里的缓冲区,数据获取时间范围从 2018 年 1 月 1 日到 2023 年 12 月 31 日。 ```javascript var roi = ee.Geometry.Point([116.3975, 39.9087]).buffer(10000); Map.centerObject(roi, 10); Map.addLayer(roi, {color:'red'}, 'ROI'); var startDate = '2018-01-01'; var endDate = '2023-12-31'; ``` 2. **加载 Landsat 影像集合**:根据所需的 Landsat 卫星系列(如 Landsat 8)加载影像集合,并筛选出研究区域和时间范围内的影像。 ```javascript var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate(startDate, endDate); ``` 3. **去除云的影响**:使用影像的质量评估波段(QA 波段)进行云掩膜处理,去除影像中的云及云阴影。 ```javascript function maskL8sr(image) { var qaMask = image.select('BQA').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0); return image.updateMask(qaMask); } var maskedCollection = collection.map(maskL8sr); ``` 4. **计算 NDVI**:对于每一幅影像,使用近红外波段(NIR)和红光波段(Red)计算 NDVI。 ```javascript function addNDVI(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); } var ndviCollection = maskedCollection.map(addNDVI); ``` 5. **生成 NDVI 时间序列**:对 NDVI 影像集合按时间进行排序,然后可以通过绘制图表或导出数据的方式生成 NDVI 时间序列。 ```javascript var timeSeries = ndviCollection.select('NDVI').getRegion(roi, 30); print(timeSeries); ```
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